8、智能电网中的能源管理与负载调度优化

智能电网中的能源管理与负载调度优化

在当今社会，能源管理成为了一个至关重要的议题。传统电力系统面临着诸多挑战，如缺乏一致性、可持续性和可靠性等，而智能电网的出现为解决这些问题提供了新的途径。本文将深入探讨智能电网中的需求侧管理（DSM）以及相关的负载调度优化技术。

1. 智能电网系统概述

传统电力系统（TPS）在管理、生产和传输电力方面存在诸多问题，如线路损耗、负载阴影、停电以及电费上涨等。为了克服这些挑战，智能电网（SG）应运而生。智能电网是嵌入了信息通信技术（ICT）的传统电网，其电力流动是双向的，消费者可以向公用事业公司出售多余的电力，同时通过需求侧管理（DSM）和需求响应（DR）等模块，消费者能够将负载从高峰时段转移到低谷时段，从而减少能源消耗和电费支出。

2. 相关技术与研究

在智能电网的研究领域，有许多不同的技术和算法被提出，以下是一些相关研究的介绍：
- 遗传算法（GA）与二进制粒子群优化算法（BPSO）等 ：有研究讨论了包括遗传算法（GA）、二进制粒子群优化算法（BPSO）、细菌觅食优化算法（BFOA）和风力驱动优化算法（WDO）等五种启发式算法，并提出了混合遗传风力驱动算法（GWD）。这些算法在一定程度上实现了峰均比（PAR）的降低，但在用户舒适度（UC）方面存在较大妥协，且大多仅针对单户住宅进行了实现。
- 凸优化技术 ：凸优化技术适用于单个电器，但对于一些具有固定功率消耗模式的电器并不适用。为了解决这个问题，有研究仅考虑了电器的启动时间，并提出了一种DSM模型，通过合理调度电器，在满足用户需求的同时降低了峰值负载，但忽略了电费成本。